如果从多个MapR位置读取数据，spark shuffle是如何工作的？

Spark Shuffle是Spark框架中的一个重要组件，用于在不同节点之间进行数据的重新分区和合并操作。当从多个MapR位置读取数据时，Spark Shuffle的工作流程如下：

数据划分：Spark将输入数据划分为多个分区，每个分区包含一部分数据。这些分区可以根据数据的键进行划分，以便在后续的操作中能够按键进行聚合或连接操作。
Map阶段：每个节点上的Map任务会处理一部分数据，并将其转换为键值对的形式。这些键值对将根据键的哈希值被分配到不同的分区中。
Shuffle过程：在Map阶段结束后，Spark会根据键的哈希值将键值对发送到对应的节点上。这个过程涉及到网络通信，即将数据从一个节点传输到另一个节点。
数据合并：接收到键值对的节点会将它们按照键进行合并操作，将相同键的值进行聚合或连接。这个过程可以通过reduce、groupByKey等操作来实现。
结果输出：最后，合并后的数据将被写入到磁盘或者用于后续的计算操作。

在这个过程中，Spark Shuffle的工作主要包括数据划分、Map阶段、Shuffle过程、数据合并和结果输出。通过这个过程，Spark能够高效地处理大规模数据集，并支持复杂的数据操作和分析。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云Spark：https://cloud.tencent.com/product/spark
腾讯云Hadoop：https://cloud.tencent.com/product/hadoop
腾讯云数据仓库：https://cloud.tencent.com/product/dw
腾讯云大数据计算服务：https://cloud.tencent.com/product/dc

相关·内容

取代而非补充，Spark Summit 2014精彩回顾

自2013年12月的首次Spark Summit以来，Spark的开源贡献者已经从100位增加至250+，已成为大数据领域最活跃的开源项目。...他认为Spark社区的一个重要目标是使Spark在数据科学和现实世界应用中大放异彩。为此他概述了几个任务，如建立一个开放的认证套件，更好的支持多个Spark计算机群并存，提供便携性的存储等。...Databricks的Aaron Davidson：理解Spark的内部机制 Aaron的演讲主要是如何在实际应用中提高Spark核心性能。他详述了Spark RDD的执行模型和shuffle操作。...在shuffle的边界，Mapper任务将数据按照partition保存到磁盘，而reducer从多个mapper提取数据，并按照key来组合数据。...展望未来，Apache Spark社区将继续在多个领域进一步创新，以提供更多的功能，更快的运行效率和更深度的整合： Spark内核将提供一个可拔插的shuffle接口。

2.3K7 0

手把手教你入门Hadoop（附代码&资源）

我们来看看它们的架构，了解一下它们是如何合作的。 HDFS HDFS是Hadoop分布式文件系统。...如果NameNode关闭，则无法访问数据。幸运的是，您可以配置多个NameNodes，以确保此关键HDFS过程的高可用性。...首先，我们必须从Hive表中读取数据# songs = spark.table(MsongsM) Spark中的数据对象以所谓的dataframe的方式呈现。...Dataframes是不可变的，是通过从不同的源系统读取数据或对其他数据文件应用转换而生成的。调用Show()方法预览dataframe的内容： ?...如果您对相同的dataframe执行多个转换(例如创建一个新的数据集)，您可以通过调用dataframe上的cache()方法(例如Song s.cache())，告诉Spark在内存中存储它。

1K6 0

手把手教你入门Hadoop（附代码资源）

我们来看看它们的架构，了解一下它们是如何合作的。 HDFS HDFS是Hadoop分布式文件系统。...如果NameNode关闭，则无法访问数据。幸运的是，您可以配置多个NameNodes，以确保此关键HDFS过程的高可用性。...首先，我们必须从Hive表中读取数据# songs = spark.table(MsongsM) Spark中的数据对象以所谓的dataframe的方式呈现。...Dataframes是不可变的，是通过从不同的源系统读取数据或对其他数据文件应用转换而生成的。...如果您对相同的dataframe执行多个转换(例如创建一个新的数据集)，您可以通过调用dataframe上的cache()方法(例如Song s.cache())，告诉Spark在内存中存储它。

5534 0

Kubernetes, Kafka微服务架构模式讲解及相关用户案例

容器是可运行的镜像实例，可以部署到任何位置：笔记本电脑，本地服务器或云端。 ? 与虚拟机相比，容器具有类似的资源和隔离优势，但重量更轻，因为容器虚拟化操作系统而不是硬件。...Kubernetes 架构 Kubernetes提供了一个配置，自动化和管理的平台：容器的智能和平衡调度容器的创建，删除和移动易于扩展容器监测和自我修复能力 Kubernetes集群由至少一个管理集群的主节点和多个工作节点组成...Pod是一个或多个容器的逻辑分组，它们一起安排并共享资源。 Pod允许多个容器在主机上运行并共享资源，例如：存储，网络和容器运行时信息。 ?...在读取时，消息不会从主题中删除，并且主题可以具有多个不同的消费者；这允许不同的消费者针对不同的目的处理相同的消息。Pipelining 也是可能的，其中消费者将event 发布到另一个主题。...事件可以重新处理，以创建新的索引、缓存或数据视图。 ? consumer简单的读取从最旧的消息到最新的创建一个数据视图 ?

1.3K3 0

Spark Streaming入门

什么是Spark Streaming？首先，什么是流（streaming）？数据流是连续到达的无穷序列。流处理将不断流动的输入数据分成独立的单元进行处理。流处理是对流数据的低延迟处理和分析。...Spark Streaming是Spark API核心的扩展，可实现实时数据的快速扩展，高吞吐量，高容错处理。Spark Streaming适用于大量数据的快速处理。...[Spark Streaming输入输出] Spark Straming如何工作 Spark Streaming将数据流每X秒分作一个集合，称为Dstreams，它在内部是一系列RDD。...以下是总的步骤：按照MapR沙箱入门Spark中的介绍，用户ID user01，密码mapr。使用maven构建应用程序。.../user01/stream/ 读取数据并计算一列的数据/ opt / mapr / spark / spark- / bin / spark-submit --driver-class

2.2K9 0

使用Apache API监控Uber的实时数据，第3篇：使用Vert.x的实时仪表板

本系列的第一篇讨论了如何使用Apache Spark K-means算法创建机器学习模型，该模型按位置对优步数据进行聚类。...接下来，用数组形式创建HeatmapLayer 对象，里面存储一个空的地理数据。后面我们将使用从服务器获得的地理位置更新这些数据。...[Picture13.png] 从服务器应用程序接收到的消息是JSON格式，每个行程位置包含以下内容：行程的簇中心ID，日期时间，纬度和经度，行程基准以及簇中心的纬度和经度。...将行程的经度和纬度点添加到位置点数组，然后将这些数据设置在谷歌热度图图层对象上。如果尚未添加标记，则在地图上为该簇中心位置添加一个标记。增加此簇中心收到的位置点数量。...其他资源下载Vert.x工具包大数据在路上事件驱动微服务的模式 Apache Spark机器学习教程如何使用Kafka API开始使用Spark Streaming和MapR Streams

3.8K10 0

AI应用：SAP和MapR如何将AI添加到他们的平台

SAP和AI SAP S/4HANA Cloud 1802是规范ERP套件最新的季度版本，AI在其中占据显著位置。...SAP的首席产品官Christian Pederson解释了AI是如何融入到软件中来的。 SAP Leonardo机器学习软件目前有非常酷的功能。...MapR方式到ML 如果没有关键数据，AI就毫无价值，如果数据具有重力，那么将AI引入数据平台就是有意义的。这比从这些平台提取数据要好得多，将数据转移到某些数据科学家的工作站，并在那里进行分析更好。...MapR通过包含Zeppelin笔记本系统和MapR客户端的容器图像来实现这个目标。容器图像被推送到集群中的节点，允许在Spark上以分布式的方式运行数据科学的Python代码。...在像Spark这样的大数据技术的情况下，将AI引入到数据中也可以减轻基于对数据进行单纯采样构建机器学习模型的需求。如果AI是在数据平台上共存的，那么使用所有数据建立更精确的模型可以成为常规。

1.7K9 0

Spark面试八股文（上万字面试必备宝典）

Spark 中数据的位置是被谁管理的？每个数据分片都对应具体物理位置，数据的位置是被blockManager管理，无论数据是在磁盘，内存还是 tacyan，都是由 blockManager 管理。...Spark SQL 是如何将数据写到 Hive 表的？...如果流计算应用中的驱动器程序崩溃了，你可以重启驱动器程序并让驱动器程序从检查点恢复，这样 spark streaming 就可以读取之前运行的程序处理数据的进度，并从那里继续。 26....优点：简化并行读取：如果要读取多个 partition，不需要创建多个输入 DStream 然后对它们进行 union 操作。...Spark 会创建跟 Kafka partition 一样多的 RDD partition，并且会并行从 Kafka 中读取数据。

2.2K2 0

hadoop需要哪些技术支持

hadoop是一个开源软件框架，可安装在一个商用机器集群中，使机器可彼此通信并协同工作，以高度分布式的方式共同存储和处理大量数据。...即是说：Shuffle 过程横跨 map 和 reduce 两端，中间包含 sort 阶段，就是数据从 map task 输出到reduce task输入的这段过程。...从最基本的要求来说，对于 MapReduce 的 job 性能调优的 Shuffle 过程，目标期望可以有：完整地从map task端拉取数据到reduce 端。...image.png 大数据Hadoop开发厂商有Amazon Web Services、Cloudera、Hortonworks、IBM、MapR科技、华为和大快搜索。...如果在开源大数据框架上部署大快的开发框架，需要平台的组件支持如下：数据源与SQL引擎：DK.Hadoop、spark、hive、sqoop、flume、kafka 数据采集：DK.hadoop 数据处理模块

6953 0

面试问题之谈一谈Push-based shuffle

当我们在Yarn上部署Spark时，通常会使用ESS来管理shuffle数据（具体可见什么是ESS的文章）。我们先来回顾下基于ESS进行shuffle的过程。...请注意，Spark ESS 的实例在 Spark Executor 的外部，并且可以在多个 Spark 应用程序中共享。 Shuffle Map Stage 中的每个任务都会处理部分数据。...Spark ESS 在接收到这样的请求时，会利用 Shuffle 索引文件来跳到 Shuffle 数据文件中对应块数据，从磁盘读取它，并将其发送回 Reduce 任务。...Spark ESS 每个 FETCH 请求只会读取一个 Shuffle 块，因此Shuffle 块的平均大小决定了每次盘读的平均数据量，如果存在大量小 Shuffle 块导致磁盘 I/O 低效。...如果 Shuffle 块在 Reduce 任务中本地可用，则任务可以直接从磁盘读取，绕过 Shuffle 服务，这有助于减少 Shuffle 期间的 RPC 连接数。

1.5K2 0

面试问题之 Shuffle reader 的细枝末节（上）

之前我们已经了解了shuffle writer的详细过程，那么生成文件后会发生什么呢？以及它们是如何被读取呢？读取是内存的操作吗？...用于优化本地随机读取器不同类型的分区规范其实质是代表不同的随机读取的参数。...从上面代码可以看出ShuffleRowRDD 使用 read() 方法遍历 shuffle 数据并将其返回给客户端，那么接下来我们就详细的看下getReader是如何实现的？...块的位置 [2] 创建一个BlockStoreShuffleReader实例，该实例将负责将shuffle文件从mapper传递到reducer 任务那么Spark中如何保存和获取shuffle块的位置呢...另一个是MapOutputTrackerWorker，位于执行器上，它负责从MapOutputTrackerMaster获取shuffle 元数据信息。

3941 0

Kubernetes，Kafka事件采购架构模式和用例示例

可以从注册表中提取容器映像，并将其部署到安装容器运行时的任何位置：笔记本电脑，本地服务器或云端。资源与虚拟机相比，容器具有类似的资源和隔离优势，但重量更轻，因为容器虚拟化操作系统而不是硬件。...Kubernetes Kubernetes提供了一个配置，自动化和管理平台：容器的智能和平衡调度容器的创建，删除和移动易于扩展容器监控和自我修复能力 Kubernetes集群由至少一个管理集群的主节点和多个工作节点组成...Pod是一个或多个容器的逻辑分组，它们一起安排并共享资源。Pod允许多个容器在主机上运行并共享资源，例如存储，网络和容器运行时信息。...根据流的生存时间设置自动删除较旧的消息; 如果设置为0，则永远不会删除它们。阅读时不会从主题中删除邮件，主题可以包含多个不同的使用者。这允许不同消费者为不同目的处理相同消息。...可以重新处理事件以创建新的索引，缓存或数据视图。消费者只需从最旧的消息中读取最新消息即可创建新的数据视图。

1.1K2 0

弹性式数据集RDDs

对于一个 HDFS 文件来说，这个列表保存的就是每个分区所在的块的位置，按照“移动数据不如移动计算“的理念，Spark 在进行任务调度的时候，会尽可能的将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。...val fileRDD = sc.textFile("/usr/file/emp.txt") // 获取第一行文本 fileRDD.take(1) 使用外部存储系统时需要注意以下两点：如果在集群环境下从本地文件系统读取数据...； wholeTextFiles：其返回格式是 RDD[(String, String)]，元组中第一个参数是文件路径，第二个参数是文件内容；两者都提供第二个参数来控制最小分区数；从 HDFS 上读取文件时...但如果遇到 reduceByKey 等操作，Spark 必须从所有分区读取数据，并查找所有键的所有值，然后汇总在一起以计算每个键的最终结果，这称为 Shuffle。...那么 Spark 是如何根据 DAG 来生成计算任务呢？

3941 0

大数据开发面试之26个Spark高频考点

前言大家好，我是梦想家Alex ~ 今天为大家带来大数据开发面试中，关于 Spark 的 28 个高频考点。 1、Spark 如何保证宕机迅速恢复? ...如果用户需要经过排序的数据，那么需要自己调用类似 sortByKey() 的操作；如果你是 Spark 1.1 的用户，可以将 spark.shuffle.manager 设置为 sort，则会对数据进行排序...可以从下面三点去展开 shuffle 过程的划分 shuffle 的中间结果如何存储 shuffle 的数据如何拉取过来 15、Spark 的数据本地性有哪几种？ ...Spark 中的数据本地性有三种： PROCESS_LOCAL 是指读取缓存在本地节点的数据 NODE_LOCAL 是指读取本地节点硬盘数据 ANY 是指读取非本地节点数据通常读取数据...，提高数据的读取性能，如果 shuffle 的操作比较多，有很多的数据读写操作到 JVM 中，那么应该调小一点，节约出更多的内存给 JVM，避免过多的 JVM gc 发生。

8323 0

五万字 | Spark吐血整理，学习与面试收藏这篇就够了！

总结 RDD 是一个数据集的表示，不仅表示了数据集，还表示了这个数据集从哪来，如何计算，主要属性包括：分区列表计算函数依赖关系分区函数(默认是 hash) 最佳位置分区列表、分区函数、最佳位置...如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上．需要时则会从磁盘上读取 MEMORY_ONLY_SER (Java and Scala) 将 RDD 以序列化的 Java 对象(每个分区一个字节数组)的方式存储...也可以将多个完整的文本文件一次性读取为一个pairRDD，其中键是文件名，值是文件内容。...如果流计算应用中的驱动器程序崩溃了，你可以重启驱动器程序并让驱动器程序从检查点恢复，这样spark streaming就可以读取之前运行的程序处理数据的进度，并从那里继续。...在spark中同一个应用程序划分成多个stage，这些stage之间是串行执行的，而一个stage里面的多个task是可以并行执行，task数目由partition数目决定，如果一个partition的数目特别大

2.6K2 1

Spark 基础面试题

6.有向无环图：答：DAG，有向无环图，简单的来说，就是一个由顶点和有方向性的边构成的图中，从任意一个顶点出发，没有任意一条路径会将其带回到出发点的顶点位置，为每个spark job计算具有依赖关系的多个...·尽可能不要存储到硬盘上，除非计算数据集的函数，计算量特别大，或者它们过滤了大量的数据。否则，重新计算一个分区的速度，和与从硬盘中读取基本差不多快。...优点： 1、简化并行读取如果要读取多个partition, 不需要创建多个输入DStream然后对它们进行union操作....Spark会创建跟Kafka partition一样多的RDD partition, 并且会并行从Kafka中读取数据....如果用户需要经过排序的数据，那么需要自己调用类似 sortByKey() 的操作；如果你是Spark 1.1的用户，可以将spark.shuffle.manager设置为sort，则会对数据进行排序。

6602 0

Spark Day06：Spark Core之Spark 内核调度和SparkSQL快速入门

每个RDD记录，如何从父RDD得到的，调用哪个转换函数从DAG图上来看，RDD之间依赖关系存在2种类型：窄依赖，2个RDD之间依赖使用有向箭头表示宽依赖，又叫Shuffle 依赖，2个...对于窄依赖，RDD之间的数据不需要进行Shuffle，多个数据处理可以在同一台机器的内存中完成，所以窄依赖在Spark中被划分为同一个Stage；对于宽依赖，由于Shuffle的存在，必须等到父RDD...以词频统计WordCount为例：从HDFS上读取数据，每个Block对应1个分区，当从Block中读取一条数据以后，经过flatMap、map和reduceByKey操作，最后将结果数据写入到本地磁盘中...默认是没有值的，如果设置了值，是在shuffle的过程才会起作用在实际项目中，运行某个Spark Application应用时，需要设置资源，尤其Executor个数和CPU核数，如何计算？...Executor内存往往是CPU核数2-3倍分析网站日志数据：20GB，存储在HDFS上，160Block，从HDFS读取数据， RDD 分区数目：160 个分区 1、RDD分区数目160，那么

8002 0

大数据技术之_19_Spark学习_06_Spark 源码解析 + Spark 通信架构、脚本解析、standalone 模式启动、提交流程 + Spark Shuffle 过程 + Spark 内存

具体地，如果一个用户对应的程序中的 Broadcast 变量，对应着一个数据集，它在计算过程中需要拉取对应的数据，如果在同一个物理节点上运行着多个 Task，多个 Task 都需要该数据，有了 Broadcast...机制进行传输，不过这种方式是首先将代码序列化到 Driver 所在 Worker 节点，后续如果 Task 在其他 Worker 中执行，需要读取对应代码的 Broadcast 变量，首先就是从 Driver...如果在内存中不能放得下这个 Map 的数据的话，直接把 Map 数据写到磁盘上，在本地目录创建一个文件，从 HTTP 流中读取数据然后写到磁盘，使用的缓存区大小是 64K。...3）Reducer 从远端或是本地的 block manager 中找到相应的文件读取数据。 ...2）Worker 工作节点，这个是 manager，是分舵主，在整个集群中，可以有多个 Worker，如果 Worker 为零，什么事也做不了。

1.4K3 1

面试问题之 Spark Shuffle概述

除了需要从外部存储读取数据和RDD已经做过cache或者checkpoint的Task，一般Task的开始都是从ShuffledRDD的调用getReader()。...由于计算节点数据量大和 shuffle 工作负载的规模，可能会导致 shuffle fetch 失败，从而导致昂贵的 stage 重试。第二个挑战是效率问题。...如果单个 shuffle 块大小较小，则 shuffle 服务产生的小随机读取会严重影响磁盘吞吐量，从而延长 shuffle fetch 等待时间。第三个挑战是扩展问题。...那么Spark是如何选择Sort-based ShuffleWriter的具体实现方式呢？...他们的适用范围是什么？如果你要实现一种新的ShuffleManage应该怎么在Spark实现配置？既然是Sort-based Shuffle 那么Shuffle后的数据是否是有序的？

5233 0

如何调优Spark Steraming

背景和简介 Spark Streaming是Spark的一个组件，它把流处理当作离散微批处理，被称为离散流或DStream。Spark的核心是RDD，即弹性分布式数据集。...它的功能是从Kafka拉取数据，经过一系列的转换，将结果存入HBase。我们可以看到流处理应用程序和批处理应用程序的一些区别。批处理应用程序拥有清晰的生命周期，它们一旦处理了输入文件就完成了执行。...因此可以通过创建多个DStream达到接收多个数据流的效果。比如，一个接收多个Kafka Topic的输入DStream，可以拆分成多个输入DStream，每个分别接收一个topic的数据。...如何设置批处理间隔，最好采取的策略是每次试验都从高值开始，比如1.5倍。Spark日志可用于计算系统的稳定性，即批处理间隔能否跟上数据速率。在日志中查找 Totaldelay总延迟。...过多地使用将使shuffle聚合阶段的数据溢出到磁盘。如果使用shuffle比较多，则可以适当增加shuffle内存的的占用比例，以减少对磁盘的溢出次数。

4455 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云